Отрывок: IV. RESULTS Examples of neural network classification are shown in Fig. 1 and Fig. 2. IX Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2023) Секция 4. Искусственный интеллект 041432 Fig. 1. Result of classification stained micropreparation Fig. 2. Result of classification unstained micropreparation The numerical representation of the results is given in T...
Название : | Hyperspectral images neural network analysis of unstained micropreparations |
Авторы/Редакторы : | Pirogov A. Nikonorov A. Muzyka A. Makarov A. Ryskova D. Ivliev A. V. Podlipnov V. Firsov N. A. Boriskin P. |
Дата публикации : | 2023 |
Библиографическое описание : | Hyperspectral images neural network analysis of unstained micropreparations / A. Pirogov, A. Nikonorov, A. Muzyka [и др.] // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 041432. |
Аннотация : | The article presents the results of a study of hyperspectral imaging in microscopy to assess pathological changes in unstained medical micropreparations.Hyperspectral imaging was carried out using a system of synchronous shooting and movement of a movable table combined with a stepper motor. To improve the quality of theobtained images, software correction of the illumination of the spectral channels was used. The classification was carried out by a convolutional neural network. This method may be promising for assessing pathological changes in clinical practice. Experimental studies were carried out on histological preparations with different types of tissues without staining with contrasting medical dyes. To assess the reliability of the classification method, a comparison was made with thestandard method using staining of the studied samples. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Hyperspectral-images-neural-network-analysis-of-unstained-micropreparations-105728 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\541237 |
Ключевые слова: | histology hyperspectral images convolutional neural networks spectral-spatial classification of hyperspectral images гиперспектральные изображения гистологические слайды гистология сверточные нейронные сети |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1920-9_2023-041432.pdf | 246.71 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.